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¿Cómo obtener respuestas sobre las cifras del negocio sin esperar al analista?

El chat de IA responde a preguntas sobre tus datos en lenguaje natural: qué pasa con las solicitudes por canal, dónde bajó la conversión, qué campañas dan más leads. En este caso trabaja sobre tu CRM, Yandex Metrica (analítica rusa) y las exportaciones de publicidad, y devuelve una cifra, tabla o fuente. Lo complejo lo revisa una persona.

Ejemplos para esta tarea

Preguntas frecuentes

¿No se equivocará con las cifras?
El asistente responde según los datos conectados y muestra la fuente de datos de la respuesta, así que el resultado se puede comprobar. Pero la calidad depende de cómo se describan los datos: si no se fija qué significa cada campo y cómo se calcula la métrica, el chat se equivoca igual que se equivocaría una persona ante una exportación confusa.
¿Sustituye al analista?
No. El chat quita las preguntas típicas: ver una cifra, comparar periodos, encontrar una caída, montar una tabla simple. Las conclusiones complejas, los cálculos discutibles, las relaciones causa-efecto y las decisiones de gestión siguen siendo cosa de una persona.
¿A qué datos se puede conectar este chat?
En esta implantación, el chat trabajaba con CRM, Yandex Metrica —la analítica web rusa— y exportaciones de cuentas de publicidad; la misma mecánica funciona con Google Analytics u otra fuente equivalente. En otros escenarios se puede conectar a bases de datos, tablas, exportaciones de BI y otras fuentes estructuradas, si está claro qué campos tienen y cómo se calculan los indicadores necesarios.
¿Para qué sirve esto si ya tenemos informes o BI?
Lo que más aporta no es acelerar un informe grande, sino la larga cola de preguntas pequeñas sobre los datos. Tras el lanzamiento, los empleados empezaron a hacerles a las cifras preguntas cotidianas que antes aplazaban o no llevaban al analista —«no da para molestarlo por esto»—. En el chat se comprueban rápido antes de decidir, y se ve al lado el contexto, por ejemplo que parte de los artículos no estuvo en stock desde mitad de mes.
¿Quién lo usa?
Directivos y gestores que necesitan respuestas rápidas sobre ventas, leads, tráfico y publicidad, sin hacer cola al analista ni saber SQL o la estructura de la base. Preguntan en lenguaje natural y reciben una cifra con la fuente de datos con la que se calculó.
¿Qué hace falta para arrancar?
Acceso a los datos y su descripción: qué significan los campos, cómo se calculan las métricas, qué filtros aplicar. Es la mitad del éxito —sin describir los datos, las respuestas serán poco fiables; con ella, el chat responde de forma predecible y muestra la fuente de datos de la respuesta.

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